计算机视觉学习（十一）：图像分割

图像分割是将一幅图像分割成有意义区域的过程。区域可以是图像的前景与背景或者单个对象。这些区域可以利用诸如颜色、边线或近邻相似性等特征构建。

代码一

   下面给出一个用python-graph工具包计算一幅较小的图的最大流/最小割的简单例子：

from pygraph.classes.digraph import digraph
from pygraph.algorithms.minmax import maximum_flow

gr = digraph()
gr.add_nodes([0,1,2,3])
gr.add_edge((0,1), wt=4)
gr.add_edge((1,2), wt=3)
gr.add_edge((2,3), wt=5)
gr.add_edge((0,2), wt=3)
gr.add_edge((1,3), wt=4)
flows,cuts = maximum_flow(gr, 0, 3)
print ('flow is:' , flows)
print ('cut is:' , cuts)

   打印出流和割结果：

   上面两个python 字典包含了流穿过每条边和每个节点的标记：0是包含图源点的部分，1是与汇点相连的节点

代码二

   下面这个例子会读取一幅图像，从图像的两个矩阵区域估算出类概率，然后创建一个图：

# -*- coding: utf-8 -*-

from scipy.misc import imresize
from PCV.tools import graphcut
from PIL import Image
from numpy import *
from pylab import *

im = array(Image.open("empire.jpg"))
im = imresize(im, 0.07)
size = im.shape[:2]
print ("OK!!")

# add two rectangular training regions
labels = zeros(size)
labels[3:18, 3:18] = -1
labels[-18:-3, -18:-3] = 1
print ("OK!!")


# create graph
g = graphcut.build_bayes_graph(im, labels, kappa=1)

# cut the graph
res = graphcut.cut_graph(g, size)
print ("OK!!")


figure()
graphcut.show_labeling(im, labels)

figure()
imshow(res)
gray()
axis('off')

show()

   下面结果为图像覆盖区域并为训练区域并显示出了最终的分割结果

分割的结果

用于模型训练的标记图像